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In den letzten Jahren hat eine wachsende Anzahl von Städten damit begonnen umfangreiche Sensorik in den Städten zu verteilen und eine Reihe von IT unterstützten Diensten einzuführen. Ziel ist es, die Zukunftsfähigkeit zu fördern und die Effizienz bereits existierender Dienste und bestehender Infrastruktur zu steigern. Als Problem stellen sich dabei die Zusammenführung von heterogenen Datenquellen und die Ermittlung aktueller Informationen auf Basis umfassender Echtzeitdaten dar. Bisher werden die Probleme durch speziell angepasste Anwendungslösungen adressiert, woraus eine Vielzahl separater Architekturen resultiert.

Die in Städten erfassten Daten sind dem Bereich Big Data zuzuordnen. Die Daten sind nicht nur umfangreich, sondern unterscheiden sich auch hinsichtlich ihrer Qualität, Darstellungsform und Dynamik. Daher müssen die Daten zunächst gesammelt und verarbeitet werden, um diese in intelligenten Anwendungen und Diensten für smarte Städte verwenden zu können. In CityPulse soll daher ein Framework entwickelt werden, um den Einsatz der gesammelten Daten zu ermöglichen. Das geplante Framework lässt sich in drei Ebenen aufteilen:

    Zusammenführung heterogener Datenquellen

    Verarbeitung von IoT Daten

    Echtzeit Informationsermittlung und Wissensextraktion

Als Basis für die genutzten Informationen sollen zum einen physikalische Sensoren im Internet der Dinge (Internet of Things, IoT) und zum anderen virtuelle Sensoren wie soziale Medien aus dem „Internet of People“ dienen. Da diese Basis eine fehleranfällige Umgebung darstellt, soll durch eine umfassende Integration von Testmöglichkeiten in das Framework eine möglichst hohe Zuverlässigkeit erreicht werden. Dies soll unter anderem durch den Einsatz von wissensbasierten Methoden mit Überwachung der Verlässlichkeit gewährleistet werden. Ziel ist es Lösungen für die verschiedenen Phasen der Datenverarbeitung und -nutzung bereitzustellen, um die Entwicklung von Anwendungen zu unterstützen.

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